尝试计算一个评估者对3个不同变量的可靠性，这两个变量被测量10次，两次 . 每列代表第一次和第二次测量之间的差异 . 如果这是计算可靠性间错误的正确方法，则不能100％确定 . 我不确定，但也许我应该计算一个Kappa系数 .

ID  Delta_A    Delta_B       Delta_C
1  300206     -0.1     -0.2           1.3
2  100114      0.1     -0.4          -1.0
3  200211      0.0     -0.2          -1.0
4  200210      0.1      0.1          -0.3
5  200306     -0.1     -0.1           0.9
6  200212      0.0     -0.2          -1.0
7  100128      0.0      0.1          -2.6
8  200317     -0.1      0.0           0.9
9  200126     -0.1     -0.3          -0.3
10 100126     -0.1     -0.6          -0.4

我用了 icc(df$Delta_A) ，我收到了这个错误 .

Single Score Intraclass Correlation

   Model: oneway 
   Type : consistency 

   Subjects = 10 
     Raters = 1 
     ICC(1) = NA

 F-Test, H0: r0 = 0 ; H1: r0 > 0 
     F(9,0) = NA , p = NA 

 95%-Confidence Interval for ICC Population Values:
  NA < ICC < NA
Warning messages:
1: In qf(1 - alpha/2, ns - 1, ns * (nr - 1)) : NaNs produced
2: In qf(1 - alpha/2, ns * (nr - 1), ns - 1) : NaNs produced

任何帮助都很感激 .

谢谢-

r reliability